Kho câu hỏi phỏng vấn
977 câu hỏi thật.
Câu hỏi người đi trước đã bị hỏi, kèm câu trả lời mẫu. Lọc theo đúng vị trí bạn đang ứng tuyển rồi luyện cho tới khi nói trôi.
1,578câu trả lời
30vị trí
Vị trí
Tất cả
Product Manager 184
Scrum Master 87
Product Leader 76
Engineering Manager 61
Business Analyst 58
QA Engineer 57
UX Designer 54
Data Analyst 43
DevOps Engineer 41
Startup Founder 38
977 câu hỏi
Với hệ thống tự hành an toàn-trọng yếu, bạn định nghĩa và đo lường ngưỡng an toàn thế nào?
Bạn thiết kế cơ chế xử lý các trường hợp biên (edge case) hiếm nhưng nguy hiểm ra sao?
Áp lực kinh doanh muốn triển khai nhanh nhưng dữ liệu an toàn chưa đủ. Bạn quyết định ra sao?
Mô tả một tình huống bạn phải thuyết phục stakeholder (kỹ thuật hoặc kinh doanh) về một đánh đổi liên quan đến AI mà ban đầu họ không đồng ý.
Kể về một lần bạn cải thiện đáng kể tỷ lệ kích hoạt (activation) của một công cụ dành cho nhà phát triển.
Làm thế nào bạn xây dựng chiến lược cho một sản phẩm có nhiều stakeholders nội bộ — sales, marketing, engineering, legal — mỗi người có priorities khác nhau?
Bạn hiểu gì về sự khác biệt giữa qualitative research và quantitative research? Khi nào nên dùng cái nào?
Làm thế nào để bạn handle một kỹ sư có vấn đề cá nhân (sức khỏe tâm thần, gia đình, tài chính) ảnh hưởng đến công việc?
Thiết kế một sản phẩm giúp người Việt Nam quản lý tài chính cá nhân hiệu quả hơn. Bạn sẽ bắt đầu discovery từ đâu?
Bạn tìm early adopters ở đâu và làm thế nào để biết ai là early adopter thực sự, không phải chỉ là người dùng thử vì tò mò?
Nếu phải bắt đầu lại từ đầu, bạn sẽ làm gì khác trong 90 ngày đầu tiên?
Bạn xử lý thế nào khi người dùng nhập dữ liệu nhạy cảm vào tính năng LLM — về quyền riêng tư và lưu trữ?
Với vai trò Conversational AI Product Manager, khi nào bạn chọn dùng LLM/mô hình học sâu thay vì một giải pháp heuristic hoặc ML cổ điển đơn giản hơn?
Chatbot của bạn không hiểu một nhóm câu hỏi phổ biến và người dùng bực bội. Bạn ưu tiên cải thiện thế nào?
Sản phẩm multimodal (văn bản + hình ảnh) cần đánh giá chất lượng trên nhiều loại đầu vào. Bạn thiết kế eval ra sao?
Kể về một lần bạn phải ra quyết định sản phẩm khi mô hình AI cho kết quả không chắc chắn (độ chính xác chưa đạt kỳ vọng). Bạn cân nhắc những gì và quyết định thế nào?
Bạn làm việc với đội ML research/khoa học dữ liệu như thế nào để cân bằng giữa tham vọng nghiên cứu và nhu cầu ship sản phẩm đúng hạn?
Chất lượng gán nhãn (annotation) ảnh hưởng trực tiếp đến model thị giác. Bạn xây quy trình đảm bảo chất lượng nhãn ra sao?
Mô tả một tình huống bạn phải thuyết phục stakeholder (kỹ thuật hoặc kinh doanh) về một đánh đổi liên quan đến AI mà ban đầu họ không đồng ý.
Bạn định nghĩa 'AI có trách nhiệm' như thế nào trong công việc hằng ngày của một RAG/Search Product Manager? Cho một ví dụ bạn từng áp dụng.
Chưa biết nên nhắm vị trí nào?
Làm 6 câu hỏi để biết bạn đang ở cấp nào, rồi lọc kho câu hỏi theo đúng vị trí đó.